Giriş: İşlemci Çekirdek Yapısı Neden Önemli?
Modern bilgisayarların kalbinde yer alan merkezi işlem birimi (CPU), temel olarak milyarlarca transistörden oluşan karmaşık bir yongadır. Bu yongaların en kritik bileşenlerinden biri de şüphesiz "çekirdeklerdir". İşlemci çekirdekleri, tüm hesaplama ve mantıksal işlem yeteneklerinin gerçekleştiği birimlerdir. Bir çekirdek, komutları yürüten, aritmetik ve mantıksal işlemleri gerçekleştiren ve verileri yöneten bağımsız bir işlem birimidir. İşlemcilerin performansı, güç tüketimi ve genel verimliliği büyük ölçüde bu çekirdeklerin mimarisine, sayısına ve birbiriyle etkileşim biçimine bağlıdır. Tek bir işlemcinin içerisinde birden fazla çekirdek bulunabilir ve bu çekirdeklerin her biri eş zamanlı olarak farklı görevleri yürütebilir, bu da çoklu görev performansını inanılmaz derecede artırır. Bu derinlemesine incelemede, CPU çekirdek yapılarının karmaşık dünyasına adım atacak, performans ve verimlilik arasındaki hassas dengeyi nasıl şekillendirdiklerini keşfedeceğiz. Günümüzde işlemci tasarımları sadece ham güç üzerine kurulu değildir; aynı zamanda farklı iş yükleri için optimize edilmiş çekirdek türleri ve bu çekirdekler arası akıllı görev dağılımı da kritik bir rol oynamaktadır. Bilgisayar bilimindeki bu ilerlemeler, kişisel bilgisayarlardan sunuculara, akıllı telefonlardan gömülü sistemlere kadar geniş bir yelpazede karşımıza çıkmaktadır.
Çekirdek Mimarilerinin Evrimi: Tek Birimden Hibrit Yapılara
CPU'ların tarihi, tek bir işlem birimine sahip ilk mikroişlemcilerle başladı. Bu dönemde, performans artışı genellikle tek çekirdeğin saat hızını yükseltmek ve daha fazla transistör sığdırmakla sağlanıyordu. Ancak, saat hızını sürekli artırmanın termal ve güç tüketimi sınırlarına ulaşılmasıyla birlikte, işlemci üreticileri farklı bir yaklaşıma yönelmek zorunda kaldılar: Aynı yonga üzerine birden fazla çekirdek entegre etmek. Bu "çok çekirdekli" devrim, bilgisayar dünyasında büyük bir paradigma değişimi yarattı. İlk başta, tüm çekirdekler aynı mimariyi ve performansı sunuyordu. Ancak, farklı iş yüklerinin farklı performans ve enerji ihtiyaçları olduğu anlaşıldığında, "hibrit" çekirdek mimarileri fikri ortaya çıktı. Bu yeni yaklaşım, yüksek performans gerektiren yoğun görevler için özel olarak tasarlanmış güçlü çekirdekleri (Performans Çekirdekleri - P-cores) ve daha az güç tüketen, arka plan görevleri ve hafif iş yükleri için optimize edilmiş verimlilik odaklı çekirdekleri (Verimlilik Çekirdekleri - E-cores) aynı yonga üzerinde bir araya getirmeyi hedefledi. Bu, özellikle mobil cihazlarda batarya ömrünü uzatırken, aynı zamanda gerektiğinde yüksek işlem gücü sunabilme yeteneğini beraberinde getirdi. Günümüzde Intel'in Alder Lake ve sonrası işlemcilerinde gördüğümüz "Big.Little" tarzı tasarımlar bu evrimin en net örneklerindendir. Bu tür yapılar, işletim sistemlerinin ve donanımın birlikte çalışarak görevleri doğru çekirdeklere atamasını sağlayan akıllı teknolojilerle desteklenmektedir.
Performans Çekirdekleri (P-Cores): Ham Gücün Temsilcileri
Performans çekirdekleri, adından da anlaşılacağı gibi, en zorlu hesaplama görevlerini en hızlı şekilde tamamlamak üzere tasarlanmıştır. Genellikle daha büyük ve karmaşık yapıda olurlar. Temel özellikleri şunları içerir:
Verimlilik Çekirdekleri (E-Cores): Akıllı Güç Tasarrufu
Verimlilik çekirdekleri, daha az güç tüketerek ve daha az ısı üreterek görevleri yerine getirmek üzere optimize edilmiştir. Genellikle P-çekirdeklerine göre daha küçük ve basittirler. Özellikleri:
Hibrit Çekirdek Mimarileri ve Thread Director
Hibrit çekirdek mimarileri, P-çekirdekleri ve E-çekirdeklerini aynı işlemci yongasında bir araya getirerek, her iki dünyanın en iyi yönlerini sunmayı amaçlar. Bu yaklaşım, ARM'ın Big.Little konseptiyle mobil alanda popülerleşmiş, Intel ise Alder Lake serisiyle masaüstü ve dizüstü bilgisayarlara taşımıştır. Bu karmaşık yapıların verimli çalışabilmesi için akıllı bir yönetim mekanizmasına ihtiyaç duyulur. İşte burada Intel Thread Director gibi teknolojiler devreye girer. Thread Director, donanım tabanlı bir telemetry sistemi olup, işletim sistemine (özellikle Windows 11'e) her bir iş parçacığının (thread) gerçek zamanlı olarak ne kadar performans gerektirdiğini ve hangi çekirdekte en verimli şekilde çalışacağını bildirir.
Bu dinamik atama sayesinde:
Önbellek Hiyerarşisi: Veriye Hızlı Erişim
Çekirdek mimarilerinin performansını doğrudan etkileyen bir diğer kritik bileşen de önbellek (cache) sistemidir. Önbellekler, CPU'nun sık kullandığı verileri depolayan çok hızlı ama kısıtlı boyutlu bellek alanlarıdır. Ana belleğe (RAM) kıyasla çok daha hızlıdırlar, ancak çok daha pahalı oldukları için kapasiteleri sınırlıdır. Genellikle üç ana seviyede organize edilirler:
Eş Zamanlı Çoklu İş Parçacığı (SMT) ve Hyper-threading
Eş Zamanlı Çoklu İş Parçacığı (SMT), bir işlemci çekirdeğinin aynı anda birden fazla bağımsız komut akışını (iş parçacığı/thread) yürütme yeteneğidir. Intel'in bu teknolojiye verdiği isim Hyper-threading'dir. SMT, fiziksel çekirdek sayısını artırmadan, işletim sistemine daha fazla mantıksal çekirdek varmış gibi görünmesini sağlar. Örneğin, dört çekirdekli bir Hyper-threading özellikli işlemci, işletim sistemine sekiz mantıksal çekirdek olarak görünür.
Peki bu nasıl çalışır? Bir çekirdeğin bazı dahili bileşenleri (aritmetik mantık birimleri - ALU, belleğe erişim birimleri - Load/Store Units) genellikle tam kapasiteyle kullanılmaz. SMT, boşta kalan bu kaynakları başka bir iş parçacığına atayarak genel çekirdek kullanımını ve verimliliği artırır. Örneğin, bir iş parçacığı bellekte bir veri beklerken (CPU'nun boşta kaldığı durum), diğer iş parçacığı CPU'nun aritmetik birimlerini kullanabilir. Bu, toplam işlemci kullanım oranını artırır ve belirli iş yüklerinde (özellikle paralel kodlanmış uygulamalar) önemli performans artışları sağlayabilir. Ancak, SMT her zaman performans artışı sağlamaz; bazı iş yüklerinde, özellikle kaynak çatışmalarının yoğun olduğu durumlarda, performansı düşürebilir bile. Genellikle, işlemci performansını %15-30 arasında artırdığı gözlemlenir.
Komut Seti Mimarileri (ISA): CISC vs RISC
CPU çekirdeklerinin tasarımı, destekledikleri Komut Seti Mimarisi (ISA) ile doğrudan ilişkilidir. ISA, işlemcinin anlayabileceği ve yürütebileceği tüm komutların, bellek yönetiminin, register'ların ve veri tiplerinin bir tanımıdır. İki ana ISA kategorisi bulunmaktadır:
1. CISC (Complex Instruction Set Computer):
Çekirdek Tasarımının Performans ve Güç Tüketimine Etkisi
CPU çekirdeklerinin mimarisi ve organizasyonu, bir sistemin genel performansını ve güç tüketimini doğrudan etkileyen en önemli faktörlerdendir.
Gelecek Trendleri ve Sonuç
CPU çekirdek yapılarının geleceği, artan performans talepleri ve aynı zamanda enerji verimliliği beklentileri doğrultusunda şekillenmektedir. Önümüzdeki yıllarda göreceğimiz bazı trendler şunlardır:
Modern bilgisayarların kalbinde yer alan merkezi işlem birimi (CPU), temel olarak milyarlarca transistörden oluşan karmaşık bir yongadır. Bu yongaların en kritik bileşenlerinden biri de şüphesiz "çekirdeklerdir". İşlemci çekirdekleri, tüm hesaplama ve mantıksal işlem yeteneklerinin gerçekleştiği birimlerdir. Bir çekirdek, komutları yürüten, aritmetik ve mantıksal işlemleri gerçekleştiren ve verileri yöneten bağımsız bir işlem birimidir. İşlemcilerin performansı, güç tüketimi ve genel verimliliği büyük ölçüde bu çekirdeklerin mimarisine, sayısına ve birbiriyle etkileşim biçimine bağlıdır. Tek bir işlemcinin içerisinde birden fazla çekirdek bulunabilir ve bu çekirdeklerin her biri eş zamanlı olarak farklı görevleri yürütebilir, bu da çoklu görev performansını inanılmaz derecede artırır. Bu derinlemesine incelemede, CPU çekirdek yapılarının karmaşık dünyasına adım atacak, performans ve verimlilik arasındaki hassas dengeyi nasıl şekillendirdiklerini keşfedeceğiz. Günümüzde işlemci tasarımları sadece ham güç üzerine kurulu değildir; aynı zamanda farklı iş yükleri için optimize edilmiş çekirdek türleri ve bu çekirdekler arası akıllı görev dağılımı da kritik bir rol oynamaktadır. Bilgisayar bilimindeki bu ilerlemeler, kişisel bilgisayarlardan sunuculara, akıllı telefonlardan gömülü sistemlere kadar geniş bir yelpazede karşımıza çıkmaktadır.
Çekirdek Mimarilerinin Evrimi: Tek Birimden Hibrit Yapılara
CPU'ların tarihi, tek bir işlem birimine sahip ilk mikroişlemcilerle başladı. Bu dönemde, performans artışı genellikle tek çekirdeğin saat hızını yükseltmek ve daha fazla transistör sığdırmakla sağlanıyordu. Ancak, saat hızını sürekli artırmanın termal ve güç tüketimi sınırlarına ulaşılmasıyla birlikte, işlemci üreticileri farklı bir yaklaşıma yönelmek zorunda kaldılar: Aynı yonga üzerine birden fazla çekirdek entegre etmek. Bu "çok çekirdekli" devrim, bilgisayar dünyasında büyük bir paradigma değişimi yarattı. İlk başta, tüm çekirdekler aynı mimariyi ve performansı sunuyordu. Ancak, farklı iş yüklerinin farklı performans ve enerji ihtiyaçları olduğu anlaşıldığında, "hibrit" çekirdek mimarileri fikri ortaya çıktı. Bu yeni yaklaşım, yüksek performans gerektiren yoğun görevler için özel olarak tasarlanmış güçlü çekirdekleri (Performans Çekirdekleri - P-cores) ve daha az güç tüketen, arka plan görevleri ve hafif iş yükleri için optimize edilmiş verimlilik odaklı çekirdekleri (Verimlilik Çekirdekleri - E-cores) aynı yonga üzerinde bir araya getirmeyi hedefledi. Bu, özellikle mobil cihazlarda batarya ömrünü uzatırken, aynı zamanda gerektiğinde yüksek işlem gücü sunabilme yeteneğini beraberinde getirdi. Günümüzde Intel'in Alder Lake ve sonrası işlemcilerinde gördüğümüz "Big.Little" tarzı tasarımlar bu evrimin en net örneklerindendir. Bu tür yapılar, işletim sistemlerinin ve donanımın birlikte çalışarak görevleri doğru çekirdeklere atamasını sağlayan akıllı teknolojilerle desteklenmektedir.
Performans Çekirdekleri (P-Cores): Ham Gücün Temsilcileri
Performans çekirdekleri, adından da anlaşılacağı gibi, en zorlu hesaplama görevlerini en hızlı şekilde tamamlamak üzere tasarlanmıştır. Genellikle daha büyük ve karmaşık yapıda olurlar. Temel özellikleri şunları içerir:
[* Geniş Boru Hatları (Pipelines): Daha fazla komutu aynı anda işleyebilirler.
[* Derin Dallar Tahmini (Branch Prediction): Gelecekteki komut akışını tahmin etmede daha başarılıdırlar, bu da gecikmeleri azaltır.
[* Yüksek Saat Hızları: Daha yüksek frekanslarda çalışabilirler, bu da daha fazla işlem döngüsü anlamına gelir.
[* Daha Büyük Önbellekler (L1/L2): Sık kullanılan verilere daha hızlı erişim sağlarlar, bu da bellek gecikmelerini minimize eder.
[* Gelişmiş Komut Setleri (AVX, FMA): Multimedya, bilimsel hesaplama ve yapay zeka gibi alanlarda performans artışı sağlayan özel komutları desteklerler.
[* Out-of-Order Execution (Sırasız Yürütme): Komutları program sırasına bağlı kalmadan, kaynakların müsaitliğine göre yürütme yeteneği.
Verimlilik Çekirdekleri (E-Cores): Akıllı Güç Tasarrufu
Verimlilik çekirdekleri, daha az güç tüketerek ve daha az ısı üreterek görevleri yerine getirmek üzere optimize edilmiştir. Genellikle P-çekirdeklerine göre daha küçük ve basittirler. Özellikleri:
[* Daha Küçük Boru Hatları: Daha az karmaşık yapı, daha az transistör.
[* Daha Düşük Saat Hızları: Enerji verimliliği için frekansları düşüktür.
[* Paylaşılan veya Daha Küçük Önbellekler: Bellek erişim maliyetleri daha düşüktür.
[* In-Order Execution (Sıralı Yürütme): Komutları geldikleri sıraya göre işlerler, bu da kontrol devresini basitleştirir ve güç tüketimini azaltır.
[* Arka Plan Görevleri İçin İdeal: E-posta senkronizasyonu, bildirimler, sistem güncellemeleri, tarayıcı sekmeleri, müzik çalma gibi sürekli ama hafif iş yükleri için kullanılırlar.
Hibrit Çekirdek Mimarileri ve Thread Director
Hibrit çekirdek mimarileri, P-çekirdekleri ve E-çekirdeklerini aynı işlemci yongasında bir araya getirerek, her iki dünyanın en iyi yönlerini sunmayı amaçlar. Bu yaklaşım, ARM'ın Big.Little konseptiyle mobil alanda popülerleşmiş, Intel ise Alder Lake serisiyle masaüstü ve dizüstü bilgisayarlara taşımıştır. Bu karmaşık yapıların verimli çalışabilmesi için akıllı bir yönetim mekanizmasına ihtiyaç duyulur. İşte burada Intel Thread Director gibi teknolojiler devreye girer. Thread Director, donanım tabanlı bir telemetry sistemi olup, işletim sistemine (özellikle Windows 11'e) her bir iş parçacığının (thread) gerçek zamanlı olarak ne kadar performans gerektirdiğini ve hangi çekirdekte en verimli şekilde çalışacağını bildirir.
"İşlemci mimarileri, sadece transistör sayısını artırmakla kalmıyor, aynı zamanda bu transistörleri akıllıca organize ederek farklı iş yüklerine adapte olabilen dinamik sistemler yaratıyor." - Bir teknoloji analisti
Bu dinamik atama sayesinde:
[* Yüksek öncelikli, performans yoğun görevler (oyunlar, video kodlama) P-çekirdeklerine yönlendirilir.
[* Arka plan işlemleri, sistem güncellemeleri, e-posta senkronizasyonu gibi daha az performans gerektiren görevler E-çekirdeklerinde çalışır.
Önbellek Hiyerarşisi: Veriye Hızlı Erişim
Çekirdek mimarilerinin performansını doğrudan etkileyen bir diğer kritik bileşen de önbellek (cache) sistemidir. Önbellekler, CPU'nun sık kullandığı verileri depolayan çok hızlı ama kısıtlı boyutlu bellek alanlarıdır. Ana belleğe (RAM) kıyasla çok daha hızlıdırlar, ancak çok daha pahalı oldukları için kapasiteleri sınırlıdır. Genellikle üç ana seviyede organize edilirler:
[* L1 Önbellek (Level 1 Cache): En hızlı ve en küçük önbellektir. Genellikle her çekirdeğin kendi L1 önbelleği bulunur ve bu, komutlar (L1i - instruction cache) ve veriler (L1d - data cache) olarak ikiye ayrılır. CPU'nun bir sonraki komutu veya veriyi almak için ilk baktığı yerdir. Gecikme süresi çok düşüktür, genellikle birkaç saat döngüsü.
[* L2 Önbellek (Level 2 Cache): L1'den daha yavaş ama daha büyüktür. Her çekirdeğin kendi L2 önbelleği olabilir veya birden fazla çekirdek arasında paylaşılabilir. L1'de bulunamayan veriler için ikinci bakılan yerdir. Gecikme süresi L1'e göre biraz daha fazladır.
[* L3 Önbellek (Level 3 Cache): En büyük ve ana belleğe en yakın önbellektir. Genellikle tüm çekirdekler tarafından paylaşılır ve işlemci die'ı üzerinde bulunur. L1 ve L2'de bulunamayan veriler için son duraktır. Gecikme süresi L1 ve L2'den daha fazladır ama RAM'den çok daha düşüktür.
Eş Zamanlı Çoklu İş Parçacığı (SMT) ve Hyper-threading
Eş Zamanlı Çoklu İş Parçacığı (SMT), bir işlemci çekirdeğinin aynı anda birden fazla bağımsız komut akışını (iş parçacığı/thread) yürütme yeteneğidir. Intel'in bu teknolojiye verdiği isim Hyper-threading'dir. SMT, fiziksel çekirdek sayısını artırmadan, işletim sistemine daha fazla mantıksal çekirdek varmış gibi görünmesini sağlar. Örneğin, dört çekirdekli bir Hyper-threading özellikli işlemci, işletim sistemine sekiz mantıksal çekirdek olarak görünür.
Kod:
// Örnek: Basit bir C++ kodu parçasının SMT üzerindeki etkisi
// Tek bir thread:
void calculateSum(int* arr, int size, long long& sum) {
sum = 0;
for (int i = 0; i < size; ++i) {
sum += arr[i]; // Bellek erişimi veya ALU yoğun işlem
}
}
// İki thread (SMT ile potansiyel olarak daha verimli):
// Thread 1: CPU yoğun işlem yaparken, Thread 2: Bellek yoğun işlem yapabilir
// Böylece CPU kaynakları (ALU, önbellek erişimi) daha iyi kullanılabilir.
Peki bu nasıl çalışır? Bir çekirdeğin bazı dahili bileşenleri (aritmetik mantık birimleri - ALU, belleğe erişim birimleri - Load/Store Units) genellikle tam kapasiteyle kullanılmaz. SMT, boşta kalan bu kaynakları başka bir iş parçacığına atayarak genel çekirdek kullanımını ve verimliliği artırır. Örneğin, bir iş parçacığı bellekte bir veri beklerken (CPU'nun boşta kaldığı durum), diğer iş parçacığı CPU'nun aritmetik birimlerini kullanabilir. Bu, toplam işlemci kullanım oranını artırır ve belirli iş yüklerinde (özellikle paralel kodlanmış uygulamalar) önemli performans artışları sağlayabilir. Ancak, SMT her zaman performans artışı sağlamaz; bazı iş yüklerinde, özellikle kaynak çatışmalarının yoğun olduğu durumlarda, performansı düşürebilir bile. Genellikle, işlemci performansını %15-30 arasında artırdığı gözlemlenir.
Komut Seti Mimarileri (ISA): CISC vs RISC
CPU çekirdeklerinin tasarımı, destekledikleri Komut Seti Mimarisi (ISA) ile doğrudan ilişkilidir. ISA, işlemcinin anlayabileceği ve yürütebileceği tüm komutların, bellek yönetiminin, register'ların ve veri tiplerinin bir tanımıdır. İki ana ISA kategorisi bulunmaktadır:
1. CISC (Complex Instruction Set Computer):
[* Tek bir komutun birden fazla düşük seviyeli işlemi gerçekleştirebildiği karmaşık komut setlerine sahiptir. Örneğin, bir tek CISC komutu, hem belleğe veri yükleyip hem de aritmetik bir işlem yapabilir.
[* Daha az komut, ancak her komut daha uzun ve karmaşık boru hatları gerektirebilir.
[* x86 mimarisi (Intel ve AMD işlemcileri) CISC kategorisine girer.
[* Avantajı, derleyicilerin daha az iş yapması gerektiğidir; dezavantajı ise çekirdek tasarımının daha karmaşık ve güç tüketiminin potansiyel olarak daha yüksek olmasıdır.
[* Her komutun çok basit ve hızlı bir işlemi gerçekleştirdiği basitleştirilmiş bir komut setine sahiptir. Bir karmaşık işlem, birden fazla RISC komutuyla gerçekleştirilir.
[* Daha fazla komut, ancak her komutun sabit uzunlukta olması ve daha kısa, daha öngörülebilir boru hatları kullanması sayesinde daha verimli işlemci tasarımlarına olanak tanır.
[* ARM mimarisi (mobil cihazlar, Apple M serisi işlemciler) RISC kategorisine girer.
[* Avantajı, çekirdeklerin daha basit, daha küçük ve daha enerji verimli olabilmesidir; dezavantajı ise derleyicilerin daha fazla optimizasyon yapması gerektiğidir.
Çekirdek Tasarımının Performans ve Güç Tüketimine Etkisi
CPU çekirdeklerinin mimarisi ve organizasyonu, bir sistemin genel performansını ve güç tüketimini doğrudan etkileyen en önemli faktörlerdendir.
[* Performans Etkisi:
[* Tek Çekirdek Performansı: Her bir çekirdeğin mimarisi (boru hattı derinliği, önbellek boyutu, dallanma tahmini yeteneği vb.), tek iş parçacıklı uygulamaların (örn. eski oyunlar veya bazı profesyonel uygulamalar) performansını doğrudan belirler. Daha güçlü P-çekirdekleri bu tür senaryolarda öne çıkar.
[* Çok Çekirdek Performansı: Birden fazla çekirdeğin varlığı, aynı anda birden fazla görevi yürütebilme (multitasking) ve çok iş parçacıklı uygulamaların (video render, kod derleme, 3D modelleme) performansını artırır. Hibrit mimarilerde, farklı çekirdek türlerinin verimli koordinasyonu bu performansın anahtarıdır.
[* Gecikme (Latency): Önbellek yapısı ve bellek denetleyicisi, veriye erişim gecikmelerini minimize ederek performansı optimize eder.
[* Tasarım Karmaşıklığı: Daha karmaşık çekirdekler (P-çekirdekleri) daha fazla transistör içerir ve genellikle daha fazla güç tüketir. Daha basit E-çekirdekleri ise çok daha az enerjiye ihtiyaç duyar.
[* Saat Hızı ve Voltaj: Çekirdeklerin çalıştığı saat hızı ve uygulanan voltaj doğrudan güç tüketimini etkiler. Yüksek saat hızları daha yüksek voltaj gerektirir ve bu da güç tüketimini katlayarak artırır.
[* Termal Yönetim: Fazla güç tüketimi, fazla ısı üretimi anlamına gelir. Etkin bir soğutma sistemi olmadığında, işlemci kendini korumak için saat hızlarını düşürmek zorunda kalır (thermal throttling), bu da performansı olumsuz etkiler. Çekirdek mimarisi, bu ısının ne kadar üretildiğini ve nasıl dağıtıldığını belirler. Özellikle mobil cihazlarda batarya ömrü, çekirdeklerin güç verimliliğine bağlıdır.
Gelecek Trendleri ve Sonuç
CPU çekirdek yapılarının geleceği, artan performans talepleri ve aynı zamanda enerji verimliliği beklentileri doğrultusunda şekillenmektedir. Önümüzdeki yıllarda göreceğimiz bazı trendler şunlardır:
[* Daha Gelişmiş Hibrit Mimariler: Thread Director gibi teknolojiler daha da olgunlaşacak ve işletim sistemleri ile donanım arasındaki entegrasyon daha da derinleşecektir. Belki de birden fazla türde P-çekirdeği veya E-çekirdeği görebiliriz.
[* Özel Hızlandırıcıların Entegrasyonu: Yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML), grafik işleme (GPU) gibi özel görevler için optimize edilmiş özel hızlandırıcı birimlerin (örneğin, NPU'lar - Nöral İşlem Birimleri) CPU çekirdekleriyle daha sıkı entegrasyonu. Bu, belirli iş yüklerinde inanılmaz verimlilik artışları sağlayacaktır.
[* 3D İstifleme (3D Stacking): Farklı yonga katmanlarının üst üste istiflenmesi, daha yüksek bant genişliği ve daha düşük gecikmeyle daha fazla önbellek ve çekirdek entegrasyonuna olanak tanıyacaktır. Bu teknoloji, özellikle önbellek boyutlarını ve çekirdekler arası iletişimi optimize etmek için kullanılabilir.
[* Yeni Malzemeler ve Üretim Teknolojileri: Daha küçük transistör boyutları ve yeni malzemeler (örn. GaN, SiC), çekirdeklerin daha yoğun, daha hızlı ve daha az güç tüketerek çalışmasını sağlayacaktır.
[* Uçtan Uca Donanım-Yazılım Optimizasyonu: Donanım ve yazılım arasındaki işbirliği, belirli uygulama ve iş yükleri için en uygun çekirdek veya çekirdek kombinasyonunun seçilmesini sağlayacak şekilde daha da gelişecektir.